EP58 · AI 思考伙伴 / Abridge 医疗智能层 · Imagen 2.0 · 05.16 早报 - Gino Notes

今日精讲

将 AI 用作大规模工程系统的思考伙伴

Google 高级 Staff 工程师 Julie Qiu 在 InfoQ 分享：她带的 gcloud CLI 团队要维护九种语言的客户端库，是个跨多仓库、多语言的复杂工程系统。她把 AI 当成一个能问问题、能一起做实验的伙伴，分三步：先读懂系统、再做实验，最后重新设计。最有用的不是让 AI 写代码，而是把每次「我应该这样改吗」的犹豫时间，从几天压到几小时。一份真正在用 AI 做事的资深工程师实操总结。来自 InfoQ

AI 原生医疗：Abridge 一年 8000 万次就诊、为医生每周省 10-20 小时

Abridge 成立于 2018 年，比 ChatGPT 早四年起步，安安静静做医疗里最难的一件事——医生和病人之间的对话。今年预计支持 8000 万次问诊，覆盖美国 250 家医院、28 种语言、50 多个专科；2025 年 6 月完成 3 亿美元 E 轮、估值 53 亿美元。Janie Lee 和 Chai Asawa 讲了从环境记录扩展到临床智能层的过程：环境抄写帮医生每周省 10-20 小时，预授权从几周缩到几分钟，把 EHR 当成医疗 Agent 的文件系统。来自 Latent Space

OpenAI Imagen 2.0 深度解析：文字渲染、多语言支持与创意 Agent 路线图 [视频]

OpenAI Podcast 第 19 期：产品负责人 Adele Lee 和研究员 Kenji 聊 Imagen 2.0 上线后看到的反馈。使用量增长 50%，每周生成约 15 亿张图；三个具体改进——字渲染更准、多语言原生支持、写实感更强。「网格测试」从画几个物体扩到能一次性管好 100 个对象，让模型在做生物图、做幻灯片这类场景里真的可用。路线图也比较克制：Creative Agents 慢慢学用户偏好，再把 Imagen 和 Codex 串起来，让视觉概念和实现它的代码在同一个回合里出来。来自 OpenAI

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